Izklājlapa šķiet vienkāršs avots. Šūna ar skaitli, cilne ar nosaukumu, no citas sistēmas izgūta un ielīmēta eksporta datne. Bet starp šo šūnu un skaitli, kas galu galā parādās pārskatā, ir virkne apstrādes darbību, kas parasti nekur nav fiksētas. Source-to-report mapping ir šīs virknes kartēšana: katrs solis, ko skaitlis veic no brīža, kad tas nonāk izklājlapā, līdz brīdim, kad tas nonāk pārskata rindā.
Sistēmā ar fiksētiem laukiem un fiksētu struktūru bieži vēl var izsekot, kurš lauks nāk no kurienes. Izklājlapai tāda struktūra nav pati par sevi. Kāds pievieno starpcilni, lai apkopotu datus. Kāds cits kopē kolonnu uz citu datni, lai veiktu pārrēķinu. Trešais ielīmē rezultātu kā vērtību pārskata lapā, ar ko formula un līdz ar to arī pēdas nozūd. Nekas no tā brīdī, kad tas notiek, nav kļūda. Problēma rodas gadu vēlāk, kad kādam ir jāpaskaidro, no kurienes skaitlis radies, un atbildi vairs nav iespējams rekonstruēt.
Source-to-report mapping izklājlapas avotam sastāv no vairākiem atpazīstamiem soļiem, kuriem katram nepieciešama atsevišķa uzmanība.
Pirmais solis ir jeb izejas datu izcelsme: kura datne, kura cilne, kura šūna vai šūnu diapazons, un kas tos ievada vai piegādā. Bez šī atskaites punkta nav avota, uz kuru atsaukties.
Otrais solis ir kādas apstrādes darbības atrodas starp avotu un pārskatu, ja avots ir izklājlapa. Domājiet par mērvienībām, kas tiek pārrēķinātas, filtriem, kas izslēdz noteiktas rindas, formulām, kas summē vai pārmēroga vērtības. Katra apstrādes darbība maina skaitli, un katra darbība, kas nav fiksēta, ir solis, ko vēlāk vairs nav iespējams pārbaudīt.
Trešais solis ir agregācija: vairākas rindas, cilnes vai datnes, kas tiek apkopotas vienā skaitlī. Izklājlapā tas bieži notiek manuāli, nospiežot summas funkciju diapazonam, ko kāds pats ir noteicis. Tas, kā šis diapazons ir izvēlēts un kas tajā ietilpst, ietekmē skaitli tikpat lielā mērā kā pamatā esošie dati. Tieši tāpēc ir jāfiksē kā fiksēt agregāciju, ja avots ir izklājlapa: ne kā formalitāte, bet tāpēc, ka agregācijas solis pats par sevi ir kļūdu avots, ko cits neredz.
Ceturtais solis ir normalizācija: dažādas mērvienības, dažādi pārskata periodi vai dažādas vietas, kas tiek pārvestas uz kopēju bāzi, pirms tās ir salīdzināmas. Arī šeit ir spēkā, ka izvēle par pārrēķina koeficientu vai atsauces vērtību virza rezultātu, un šai izvēlei jābūt izsekojamai. Kā tas darbojas, ir izklāstīts kā fiksēt normalizāciju, ja avots ir izklājlapa.
Pēdējais solis ir vieta, kur skaitlis nonāk: pārskata rinda, indikators, gada kopsumma. Arī šai pārejai jābūt izsekojamai, ne tikai ar norādi uz avota dokumentu.
Ir kārdinoši domāt, ka pietiek ar sarakstu par to, kas ko ir mainījis. Tas ir žurnāls, un žurnāls reģistrē izmaiņas, neuzrādot tām pamatā esošo loģiku. Audit trail, kam ir jauda, parāda ne tikai to, ka šūna ir mainīta, bet arī kāpēc, uz kāda pamata un ar kādu rezultātu, izsekojot atpakaļ līdz sākotnējam avotam. Šī atšķirība ir sīkāk izklāstīta paskaidrojumā par to, kāpēc audit trail ir vairāk nekā žurnāls, ja avots ir izklājlapa.
Lielākajai daļai organizāciju, kas strādā ar izklājlapām, nav sistēmas, kas automātiski uzturētu lineage. Tas nenozīmē, ka mapping nav iespējams, tas nozīmē, ka tas jādara manuāli, ar disciplīnu, nevis ar programmatūru. Kādi soļi tam nepieciešami un kā izklājlapā balstītu procesu tomēr var padarīt izsekojamu, ir aprakstīts kā izveidot lineage bez rīka, ja avots ir izklājlapa. Ar to saistīts jautājums, kas bieži tiek izlaists, ir kam pieder datu punkta definīcija: bez nozīmēta definīcijas īpašnieka datu punkta nozīme mainās līdzi tam, kurš tobrīd uz to skatās, un tad pat vislabākajam mapping ir maza vērtība.
Rīks, kas padara pārskatus glītākus, nemaina to skaitļu ticamību, kas tajos nonāk. Ja ceļš no šūnas līdz pārskatam nav fiksēts, rīks rada glītākus pārskatus par tiem pašiem nedrošajiem skaitļiem. Avota un pārskata mapping tāpēc nav solis, kas nāk pēc rīka, bet tāds, kas nāk pirms tā.
Tiklīdz soļi starp avotu un pārskatu ir aprakstīti, kļūst redzams arī, kuri no šiem soļiem ir cilvēka darbs un kuri seko fiksētai, atkārtojamai apstrādei. Šī atšķirība ir pamats FTE TO AI darba skanēšanai, kas katram uzdevumam izrēķina, kādu daļu no darba var pārņemt AI, pamatojoties uz to, kas jau ir fiksēts par apstrādi, noteikumiem un datu izcelsmi.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.